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单眼视频的动态场景的进发弹时间重建
静态馈送场景的最新进展已显示出高质量的新型视图合成中的显着进步。但是，这些模型通常会在各种环境中的普遍性中挣扎，并且无法有效处理动态内容。我们提出了BTIMER（Bullettimer的缩写），这是实时重建和动态场景的新型视图综合的第一个运动感知馈送模型。我们的方法通过从所有上下文框架中汇总信息，以给定目标（“子弹”时间戳）在给定目标的3D高斯分裂表示中重建整个场景。这样的公式允许BTIMER通过掌握静态和动态场景数据集来获得可扩展性和概括性。给定一个随意的单眼视频，BTimer在150ms内重建了子弹时间1场景，同时在静态和动态场景数据集上达到最先进的性能，
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
极端场景的压电式智能机电系统
抽象的精度致动是高端设备域中的基础技术，其中中风，速度和准确性对于处理和/或检测质量，航天器飞行轨迹的精度以及武器系统罢工的准确性至关重要。压电执行器（PEAS）以其纳米级的精度，柔性中风，对电磁干扰的耐药性和可扩展结构而闻名，在各个领域都广泛采用。因此，本研究的重点是涉及超高精度（千分尺及以后），微小尺度和高度复杂的操作条件的极端情况。它提供了有关豌豆的类型，工作原理，优势和缺点的全面概述，以及它们在压电式智能机电系统（PSMS）中的潜在应用。要解决高端设备字段中极端情况的需求，我们已经确定了五个代表性的应用领域：定位和对齐，生物医学设备配置，高级制造和处理，振动缓解，微型机器人系统。每个区域进一步分为特定的子类别，在该类别中，我们探讨了基本关系，机制，代表性方案和特征。最后，我们讨论了与豌豆和PSMS有关的挑战和未来发展趋势。这项工作旨在展示豌豆应用的最新进步，并为该领域的研究人员提供宝贵的指导。
利用生成式人工智能增加就业和提高劳动力生产率：场景、案例研究和行动框架
在行业层面，不同行业对 GenAI 驱动的任务自动化和增强的接触程度存在很大差异，并非所有行业都会受到同等影响或受益于 GenAI。如上所述，先前的研究已经确定了哪些任务最容易受到 LLM 的影响，突出了它们自动化或增强的潜力。例如，一项最近的研究发现，来自三家大型科技公司的软件开发人员使用 GenAI 将完成的任务数量增加了 26% 以上。17 当这些接触水平在行业层面汇总时，很明显 GenAI 的影响可能在不同行业之间存在很大差异。例如，技术和金融部门可能会面临大量任务自动化，而医疗保健和教育部门可能会从任务增强中受益更多。18
ESA 2024 21关于55个气候场景分析的适合报告
2。练习在整个过程中都假定，适合55个软件包的套件将按计划完全实施，并在2030年之前实现其目标。“适合55”是指所有欧盟成员国到2050年过渡到气候中性经济的承诺，到2030年，与1990年的水平相比，到2030年至少将排放量减少了55％。该练习是金融部门的首次欧盟气候压力测试。这个广泛的范围认识到整个金融体系和实际经济中互联的重要性，这可以扩大金融压力。同时，此处分析中未考虑的其他整个经济影响可能有助于减轻脆弱性。因此，跨部门欧盟范围的联合演习是了解与气候有关的风险如何影响财务稳定性和过渡融资的重要工具。
一次性“ fit-for-55”气候场景分析
根据其2021年为向可持续经济过渡提供资金的战略，欧洲委员会邀请欧洲监督当局（ESAS）和欧洲中央银行（ECB）（ECB）进行一次性的“ 55款适合”气候风险风险分析，重点是银行，投资资金，职业资金，养老金资金和保险公司。目的是评估欧盟金融部门对气候和宏观金融冲击的弹性，而在欧盟则可以顺利实施55号合适的套餐。此练习基于欧洲系统性风险委员会（ESRB）开发的三种情况。鉴于气候变化带来的挑战的紧迫性，这是ESA和ECB的共同努力，以开发更先进的方法来更好地捕捉气候风险。此外，它允许深入了解金融部门的能力，即使在压力条件下也可以支持绿色过渡。
AR6场景数据库中缺失土地碳固换数据的插图RubenPrütz1，2，2，3，4，Sabine大惊小怪1，2，4，Joeri Rogelj 3，5，5，6
在“排放| CO2 | afolu”中作为AR6场景类别中AR6 Land CDR的下限代理。图中仅考虑了所有三个变量的场景（方案n = 725）。Gidden等人的重新分析中的土地CDR场景。与国家温室气体库存一致，与其他两个变量相比，2020年基线的差异显示。实线在各场景中显示中位数，而阴影区域显示最小最大范围。注意：我们遵循AR6场景数据库的惯例，以正数报告CDR，而Gidden等人的重新分析中的土地CDR变量。显示正面和负CDR 75
Roboverine：自然主义环境中主动视觉搜索和场景语法的人类启发的神经机器人过程
摘要 - 我们提出了Roboverine，这是一种自然主义环境中选择性视觉注意力和场景语法的神经动态机器人主动视觉过程模型。该模型解决了视觉注意的认知机器人模型的重大挑战：结合自下而上的显着性和上下功能指导，公开和掩盖的关注，坐标转换，抑制回报的两种形式，在相机框架之外找到对象，集成空间和基于对象的分析和基于对象的分析，基于空间和基于对象的探索，几乎没有识别的在线学习和自定义的探索和自定义，并自动切换和自定义。此外，它结合了场景语法的神经过程帐户 - 关于场景中对象之间关系的先验知识，以降低搜索空间并提高搜索效率。该模型还展示了桥接两个框架的强度：用于特征提取的深神经网络和用于认知操作的动态场理论。
利用扩散模型的可靠和可编辑场景
项目说明恢复场景的属性，例如许多计算机视觉和计算机图形应用程序中的形状，材料和照明属性是至关重要的任务。此任务称为逆渲染，它可以启用对象插入[1]，场景重新定义[2]和场景编辑[3]。在学习场景的3D表示方面的最新进展显示出令人印象深刻的新型合成结果，例如NERF [4]和3D高斯裂口[5]。但是，由于场景属性被烘烤到辐射字段中，这些表示不可重复 /可编辑。许多最先进的解决方案[6,7,8]提出了反向渲染管道，使这些3D表示可以编辑。尽管取得了这种进步，但当前的方法通常与铸造阴影，镜头亮点和其他复杂的照明相互作用困难。基于扩散的生成模型[9]已成为一种有希望的视觉生成方法。扩散模型可以更改许多图像方面，例如图像样式[10]或将前景对象融合到背景[11]，重新贴上场景[12]，编辑特定对象的颜色[13]等。这种适应性强调了扩散模型有效地学习和操纵各种内在场景的潜力，包括材料和照明条件，同时维持光真相。它们在编辑任务中的用法会导致灵活的表示形式，从而可以操纵场景属性[14，15]。此实习将着重于开发利用扩散模型的方法来解开和操纵内在的场景属性，包括材料和照明。实习生将探索新颖的方法，以产生完全可编辑且可重新确定的表示形式。特定目标包括：
